岗位职责
-研究面向布局布线、DRC 修复和 PPA 收敛等问题的自演化 Agent -将 EDA 任务构造成具备明确动作空间、评价指标和验证器的算法搜索环境 -构建“方案生成—代码修改—工具执行—结果验证—经验沉淀”的 Agent 闭环 -设计长期轨迹记忆和策略迁移机制，提升 Agent 在不同设计与任务间的泛化性和稳定性 -探索 Agent 与 EDA 工具、MIP/CP/SAT 求解器及启发式算法的协同 -将成果沉淀为新算法、Agent skill、代码模块、技术文档或研究论文
职位要求
-计算机、人工智能、运筹优化、应用数学、电子工程等相关专业在读 -具备扎实的算法和代码能力，熟练使用 Python、C++ 中至少一种 -熟悉 LLM Agent、AI Coding、组合优化或 EDA 中至少一个方向 -能将复杂问题抽象为决策、约束、目标函数和验证器 -具备良好的论文阅读、实验分析和独立研究能力 -对通过 Agent 探索和突破专家算法边界有热情
